基于深度学习的精细化树木识别探测—以四川夹江县巨桉为例

1

作者 孙芙蕊 顾驰元 白旭阳 《甘肃林业科技》 2025年第1期21-31,共11页

本文以四川省夹江县10 a生巨桉人工林为例,探索深度学习模型的精细化树木识别能力,为精细化识别巨桉人工林提供了新路径。研究发现:1)相较传统斑点检测(Python scikitimage库Blob Detection)识别方法,MMDetection框架下Cascade R-CNN算... 本文以四川省夹江县10 a生巨桉人工林为例,探索深度学习模型的精细化树木识别能力,为精细化识别巨桉人工林提供了新路径。研究发现:1)相较传统斑点检测(Python scikitimage库Blob Detection)识别方法,MMDetection框架下Cascade R-CNN算法模型比较适用于巨桉人工林,在A、B和C测试区的平均识别精度为80.00%、65.74%和88.26%。2)Cascade R-CNN算法模型识别精度显著高于DETReg算法模型。在A、B和C测试区相较于DETReg算法模型的平均识别精度7.29%、9.30%和31.16%,Cascade R-CNN算法相应值提高了72.71%、56.44%和57.1%。3)在Cascade R-CNN算法模型中增加波段和因子信息可以提高识别精度。在巨桉人工林A、B和C测试区的可见光模型识别精度均值为73.95%,增加近红外波段相应值提高了5.13%,增加近红外波段+3个植被指数(NDVI+NDRE+OSAVI)相应值提高了8.05%。4)Cascade R-CNN算法模型及DETReg算法模型的训练精度和识别精度在不同测试区差异均为极显著,因此模型平均训练精度的高低并不能代表探测识别精度高低。此外,就训练精度而言,3波段模型在Cascade R-CNN算法和DETReg算法间差异不显著,Cascade R-CNN算法模型在不同波段间差异不显著;就识别精度而言,DETReg算法模型在不同测试区间差异不显著,而Cascade R-CNN算法模型差异极显著。本研究通过探索深度学习算法对桉树精准林业识别探测的能力,为今后巨桉经济林种植监测工作提供了技术支撑。 展开更多

关键词 斑点检测识别方法 cascade R-CNN算法模型 DETReg算法模型 识别精度 巨桉人工林 四川夹江

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一种基于划分的孤立点检测算法 被引量：16

2

作者 孙焕良 鲍玉斌 +2 位作者 于戈 赵法信 王大玲 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期1009-1016,共8页

孤立点是不具备数据一般特性的数据对象.划分的方法是通过将数据集中的数据点分布的空间划分为不相交的超矩形单元集合,匹配数据对象到单元中,然后通过各个单元的统计信息来发现孤立点.由于大多真实数据集具有较大偏斜,因此划分后会产... 孤立点是不具备数据一般特性的数据对象.划分的方法是通过将数据集中的数据点分布的空间划分为不相交的超矩形单元集合,匹配数据对象到单元中,然后通过各个单元的统计信息来发现孤立点.由于大多真实数据集具有较大偏斜,因此划分后会产生影响算法性能的大量空单元.由此,提出了一种新的索引结构——CD-Tree(celldimensiontree),用于索引非空单元.为了优化CD-Tree结构和指导对数据的划分,提出了基于划分的数据偏斜度(skewofdata,简称SOD)概念.基于CD-Tree与SOD,设计了新的孤立点检测算法.实验结果表明,该算法与基于单元的算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高. 展开更多

关键词 数据挖掘 孤立点检测 划分 cd-Tree(cell DIMENSION tree) 基于单元的算法

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基于HOG的行人快速检测 被引量：16

3

作者 叶林 陈岳林 林景亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期206-207,210,共3页

为了更好更快速地实现对行人的检测,提出一种基于空间梯度直方图的行人检测算法。该算法在分类识别时用BoostedCascad算法级联结构的分类器,将那些对不包含行人信息的区域进行筛选排除,从而使信息量减少。实验结果表明,该算法在不降低... 为了更好更快速地实现对行人的检测,提出一种基于空间梯度直方图的行人检测算法。该算法在分类识别时用BoostedCascad算法级联结构的分类器,将那些对不包含行人信息的区域进行筛选排除,从而使信息量减少。实验结果表明,该算法在不降低检测效果的情况下明显提高了行人检测效率,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 行人检测 HOG算子 支持向量机 Boosted cascad算法

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一种快速而精确的多人脸检测与定位算法 被引量：7

4

作者 李武军 钟翔平 +1 位作者 李宁 陈世福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第9期1520-1524,共5页

根据由粗到精的思路,综合利用了眼睛器官的特征、人脸模板以及基于人脸区域象素分布的统计信息等线索.首先用基于AdaBoost学习算法的级联模型发现可疑人脸区域,然后在可疑人脸区域内发现可疑眼睛区域并组合可疑眼睛区域对得到候选人脸区... 根据由粗到精的思路,综合利用了眼睛器官的特征、人脸模板以及基于人脸区域象素分布的统计信息等线索.首先用基于AdaBoost学习算法的级联模型发现可疑人脸区域,然后在可疑人脸区域内发现可疑眼睛区域并组合可疑眼睛区域对得到候选人脸区域,最后用人脸模板验证候选人脸区域,精化人脸定位.实验表明,本算法能快速而精确地实现多人脸检测与定位,且对彩色图像和灰度图像都适用. 展开更多

关键词 人脸检测 人脸识别 人脸模板 AdaBoost学习算法 级联模型

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基于肤色分割的人脸检测算法研究 被引量：7

5

作者 刘正光 刘洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期179-181,共3页

介绍了目前人脸检测领域检测速度最快的Boosted Cascade人脸检测算法。该算法在进行人脸检测时没有考虑到肤色因素,在具体识别过程中,有些可利用肤色信息很快排除的区域,在Boosted Cascade算法中却没有被排除掉。针对该算法的缺陷提出... 介绍了目前人脸检测领域检测速度最快的Boosted Cascade人脸检测算法。该算法在进行人脸检测时没有考虑到肤色因素,在具体识别过程中,有些可利用肤色信息很快排除的区域,在Boosted Cascade算法中却没有被排除掉。针对该算法的缺陷提出了一种改进算法,即利用Boosted Cascade人脸检测算法,检测出人脸的候选区域,通过人脸肤色模型进行验证,如果候选区域的像素符合人脸的肤色模型的程度到达某一数值,则接受该区域,即认为该区域是人脸;否则排除该区域。改进后的算法能够有效地提高检测的正确率,减小出现检测错误的几率,在不影响识别速度的情况下,提高了检测效率。 展开更多

关键词 人脸检测 Boosted cascade算法 肤色分割

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基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测 被引量：11

6

作者 降爱莲 杨兴彤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2547-2550,2565,共5页

针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗... 针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。 展开更多

关键词 AdaBoost级联算法 支持向量机算法 行人检测 类Haar矩形特征 分类器

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复杂背景下的多人脸检测方法 被引量：11

7

作者 苑玮琦 韩春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期635-638,673,共5页

复杂背景下采用肤色进行人脸检测具有较高的检测率,但同时也具有较高的误检率,而采用AdaBoost算法进行人脸检测从根本上解决了实时性问题,但是检测率不理想。基于上述原因,采用肤色分割与AdaBoost相结合的方法对人脸进行检测:首先采用... 复杂背景下采用肤色进行人脸检测具有较高的检测率,但同时也具有较高的误检率,而采用AdaBoost算法进行人脸检测从根本上解决了实时性问题,但是检测率不理想。基于上述原因,采用肤色分割与AdaBoost相结合的方法对人脸进行检测:首先采用肤色分割进行人脸粗定位,然后将粗定位后的人脸候选区域作为AdaBoost检测的输入子窗口进行人脸检测。在预处理过程中,采用可调节结构元素,解决了对于不同图像中大小不一的人脸采用固定的结构元素造成的人脸丢失问题。实验结果表明该方法在提高检测率的同时,也降低了误检率。 展开更多

关键词 人脸检测 肤色分割 可调节的结构元素 ADABOOST算法 级联分类器

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基于特征融合与决策树级联结构的多姿态人脸检测 被引量：5

8

作者 郭耸 顾国昌 +2 位作者 蔡则苏 刘海波 沈晶 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2012年第2期203-208,共6页

为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法... 为了提高复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能,提出了一种基于特征融合与决策树级联结构相结合的多姿态人脸检测方法.该方法给出了基于形态学梯度的边缘方位场特征,并提出了基于Haar-like特征与边缘方位场特征相融合的AdaboostSVM算法.通过对决策树级联结构进行改进,将特征融合的AdaboostSVM算法与改进的决策树级联结构相结合进行多姿态人脸检测.实验结果表明,该方法能明显改善复杂模式下多姿态人脸检测的速度与性能. 展开更多

关键词 计算机视觉 人脸检测 多姿态人脸 特征融合 边缘方位场特征 AdaboostSVM算法 决策树级联结构

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基于CIC的数字正交锁相放大器的甲烷检测实验研究 被引量：6

9

作者 李国林 蒋庆志 +2 位作者 马坤 焦月 季文海 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期122-133,共12页

针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题,本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术,将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器,开展大气中甲烷气体的痕量检测实验... 针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题,本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术,将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器,开展大气中甲烷气体的痕量检测实验研究。实验表明,与传统的数字正交锁相放大器相比较,改进的数字正交锁相放大器提取的二次谐波信号的信噪比从38.61 dB提高到44.95 dB;将非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型应用于甲烷气体浓度反演,与经典的最小二乘法相比较,其均方根误差减小了0.907;通过16组浓度步进实验测试,该系统的实际检测下限为1 ppm;在压力为600 mbar,温度为25℃,甲烷浓度为50 ppm进行3 h的长期稳定性测试,检测的甲烷浓度变化范围为49.6~50.3 ppm,其标准差为0.0921 ppm。当积分时间达到56 s时,该系统的理论检测极限为25.6 ppb。积分梳状滤波器和非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型在红外气体检测方面具有较高的优越性和实用前景。 展开更多

关键词 数字正交锁相放大器 积分梳状滤波器 光谱算法 甲烷检测 可调谐二极管激光吸收光谱技术

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基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现 被引量：10

10

作者 张宁 李娜 《现代电子技术》 2011年第14期4-6,共3页

人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理。根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haar-like特征,然后由多个Haar-like特征相当于一个弱分类器,由多个... 人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理。根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haar-like特征,然后由多个Haar-like特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检测。经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,为接下来的人脸识别提供了前提条件。 展开更多

关键词 人脸检测 ADABOOST算法 级联分类器 矩形特征

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一种改进的AdaBoost人脸检测算法 被引量：5

11

作者 刘琼 彭光正 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第6期265-268,共4页

针对传统AdaBoost算法存在的所需样本数量大、训练时间长、分类器检测费时的问题,提出一种快速样本选择和分类器优化算法。首先,提出一个基于SVM的训练样本选择算法,来提高样本的有效率;其次,提出一种将多个分类器组合成一个新的分类器... 针对传统AdaBoost算法存在的所需样本数量大、训练时间长、分类器检测费时的问题,提出一种快速样本选择和分类器优化算法。首先,提出一个基于SVM的训练样本选择算法,来提高样本的有效率;其次,提出一种将多个分类器组合成一个新的分类器的算法,减少了分类器的总数,且新生成的分类器比原有多个分类器分类能力更强,提高了检测性能。实验结果表明,算法能够用更少的样本与时间达到与传统方法相同的性能。 展开更多

关键词 人脸检测 HAAR-LIKE特征 ADABOOST算法 级联分类器 计算机视觉

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环状物新检测方法及在敏感图像识别中的应用 被引量：2

12

作者 王宇石 王伟强 高文 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期393-396,共4页

为了克服传统的Hough变换类环状物体检测的局限,提出了1种结合物体形状与外观特征的环状物体识别检测算法.识别算法使用cascade结构,分别使用灰度、纹理以及外观综合特征,按Bagging的方法训练产生一组弱分类器.这些弱分类器串接而成,并... 为了克服传统的Hough变换类环状物体检测的局限,提出了1种结合物体形状与外观特征的环状物体识别检测算法.识别算法使用cascade结构,分别使用灰度、纹理以及外观综合特征,按Bagging的方法训练产生一组弱分类器.这些弱分类器串接而成,并结合局部物体分割,逐个处理当前扫描窗口.相比于传统的Hough算法,新方法具有更快的检测速度.选择敏感图像作为实验对象,采集数据进行训练和检测,实验结果表明,新方法具有明显的性能优势.使用更全面的物体外观信息,按Bagging产生弱分类器的组合,能够在提高环状物体的检测性能的同时,获得理想的处理速度. 展开更多

关键词 环形类物体检测 cascade结构分类器 物体分割 BAGGING算法

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基于改进型LBP的Floatboost人脸检测 被引量：2

13

作者 方承志 苏腾云 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2014年第6期75-79,共5页

目前已涌现出了许多人脸检测算法,而每种算法的侧重点不同,不能形成很好的综合检测能力。为了兼顾人脸检测的TP,FP和检测时间,文中提出了一种基于改进型LBP纹理特征的Floatboost算法。该算法首先提取具有一定旋转不变性的改进型LBP纹理... 目前已涌现出了许多人脸检测算法,而每种算法的侧重点不同,不能形成很好的综合检测能力。为了兼顾人脸检测的TP,FP和检测时间,文中提出了一种基于改进型LBP纹理特征的Floatboost算法。该算法首先提取具有一定旋转不变性的改进型LBP纹理特征。其次采用双阈值Floatboost算法来训练特征值,并生成强分类器。最后采用Adaboost级联算法来进一步减少检测时间。通过实验分析表名:该算法在保证一定TP的前提下,不仅可以减少检测的时间,还降低了FP。 展开更多

关键词 人脸检测 改进型LBP 双阈值的Floatboost算法 AdaBoost级联

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基于Adaboost算法的汉语儿向语音检测 被引量：1

14

作者 赵欢 祁威 张希翔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期286-289,293,共5页

儿向语音对早期儿童成长有较大影响,正确检测并充分利用儿向语音具有现实意义。为此,构建一种基于Adaboost算法的汉语儿向语音检测模型,以提高检测准确率。使用决策树作为弱分类器对提取的汉语儿向语音特征进行学习,并组成弱分类器元组... 儿向语音对早期儿童成长有较大影响,正确检测并充分利用儿向语音具有现实意义。为此,构建一种基于Adaboost算法的汉语儿向语音检测模型,以提高检测准确率。使用决策树作为弱分类器对提取的汉语儿向语音特征进行学习,并组成弱分类器元组,同时对该弱分类器组的分类结果进行加权,区分待测语音的类别。实验结果表明,汉语儿向语音的元音持续时长超过非儿向语音的元音持续时长;提升弱分类器的数量可提高汉语儿向语音检测正确率;分段语音时间越长,汉语儿向语音检测正确率越高;采用改进的Adaboost算法比采用v-SVM算法具有更高的准确率和精度,同时可增强系统的鲁棒性。 展开更多

关键词 儿向语音 语音检测 特征提取 ADABOOST算法 决策树

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基于多分类器融合的多姿态人脸检测方法 被引量：1

15

作者 毕萍 赵恒 梁继民 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期6469-6473,6478,共6页

针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法。首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候... 针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法。首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候选区域,然后使用YCbCr空间的肤色统计模型在这些候选区域中进一步验证人脸。该算法既利用了不同姿态人脸分类器的信息融合,又利用了人脸灰度纹理特征和人脸肤色信息的融合,对人脸姿态和图像背景有较强的鲁棒性,而且处理速度很快。实验结果表明,方法可以有效提高对复杂姿态人脸的检测概率,并显著降低虚警检测概率。 展开更多

关键词 人脸检测 AdaBoost层叠式算法 肤色验证 多分类器融合

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一种新的Ada Boost人脸检测方法 被引量：4

16

作者 闫河 王鹏 +3 位作者 杨晓龙 董莺艳 罗成 李焕 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第2期106-110,161,共6页

针对Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法准确率低和检测时间长的问题,提出新的Haar-like特征扩展集;运用积分的方式计算出特征组,采用Adaboost算法训练级联分类器,并用于人脸检测。在Open CV上的对比实验结果表明:所提出的方法不仅提... 针对Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法准确率低和检测时间长的问题,提出新的Haar-like特征扩展集;运用积分的方式计算出特征组,采用Adaboost算法训练级联分类器,并用于人脸检测。在Open CV上的对比实验结果表明:所提出的方法不仅提高了人脸识别的检出率,而且还提高了检测的速度,同时也证明了所提方法在人脸检测上有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 HAAR-LIKE特征 ADABOOST算法 人脸检测 积分图 级联分类器

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基于肤色检测和Adaboost联级算法的人脸定位研究 被引量：1

17

作者 田原嫄 潘敏凯 任利亚 《拖拉机与农用运输车》 2015年第2期1-5,9,共6页

提出了一种基于人脸肤色信息结合Adaboost联级检测的人脸检测算法,对彩色图像中的人脸进行定位。首先,该方法在YCb Cr彩色空间下,利用肤色检测粗定位人脸,过滤掉一些非肤色区域,然后对肤色检测处理后的图像进行二值化,并以此作为模板,... 提出了一种基于人脸肤色信息结合Adaboost联级检测的人脸检测算法,对彩色图像中的人脸进行定位。首先,该方法在YCb Cr彩色空间下,利用肤色检测粗定位人脸,过滤掉一些非肤色区域,然后对肤色检测处理后的图像进行二值化,并以此作为模板,对原图像进行掩膜处理,再用Adaboost联级算法对掩膜后的图像进行检测。检测结果证明,所用的方法缩小了Adaboost联级算法的检测区域,提高了检测速度,并且减少了单一的Adaboost联级算法的误检率,可以在一定程度上避免Adaboost联级算法对大量非人脸样本的依赖性,从而减少训练时间。 展开更多

关键词 YCbCr肤色检测 Adaboost联级算法 人脸定位 误检率

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基于DSP的AdaBoost人脸检测算法实现 被引量：5

18

作者 金友芝 苏光大 魏良 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第14期3654-3656,共3页

为解决人脸检测实时性问题,提出了基于DSP实现人脸检测算法。改进了AdaBoost人脸检测算法,在层次型AdaBoost检测算法的基础上,改进了特征定义方式,提出模糊层次型人脸检测器结构。介绍了TI公司的DSP芯片及其外围电路,描述了系统中各个... 为解决人脸检测实时性问题,提出了基于DSP实现人脸检测算法。改进了AdaBoost人脸检测算法,在层次型AdaBoost检测算法的基础上,改进了特征定义方式,提出模糊层次型人脸检测器结构。介绍了TI公司的DSP芯片及其外围电路,描述了系统中各个模块的工作流程。最后,阐述了利用CCS对DSP程序进行优化。实验结果表明,在输入图像大小为256×256像素的条件下,检测速度达到每秒26帧,误检率只有0.9%,实现了实时人脸检测的要求。 展开更多

关键词 人脸检测 硬件处理 层次型分类器 视频采集 算法优化

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使用半边脸训练集的快速人脸检测方法 被引量：1

19

作者 朱晓峰 谢志鹏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第11期2277-2281,共5页

Viola和Jones提出的基于Boosted Cascade人脸检测方法具有速度快的优点,能够满足实时检测的要求.然而,由于Vio-la的方法采用的是完整的正面人脸作为训练集,所以在检测时对人脸的对称性要求很高.如果这种对称性因为光照、遮挡、旋转的原... Viola和Jones提出的基于Boosted Cascade人脸检测方法具有速度快的优点,能够满足实时检测的要求.然而,由于Vio-la的方法采用的是完整的正面人脸作为训练集,所以在检测时对人脸的对称性要求很高.如果这种对称性因为光照、遮挡、旋转的原因而被破坏时,原方法的准确性就会降低.本文针对这一问题提出基于半边脸训练集的改进方案(即只用人脸的左半边或者右半边脸作为训练集),并分析了其可行性.实验结果表明,该方案在一定程度上解决了上述问题. 展开更多

关键词 人脸检测 Boosted cascadE 半边脸 镜像算法

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一种基于改进样本选取的快速人脸检测方法 被引量：1

20

作者 李理 李伟生 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第7期83-86,共4页

AdaBoost算法效果的好坏关键在于前期训练时候的弱分类器的选取,而弱分类器的选取在一定程度上依赖于样本集的选取。因而训练样本集显得十分重要。深入分析了cascade分类器与弱分类器之间的关系,从样本选取角度出发,根据检测率、漏检率... AdaBoost算法效果的好坏关键在于前期训练时候的弱分类器的选取,而弱分类器的选取在一定程度上依赖于样本集的选取。因而训练样本集显得十分重要。深入分析了cascade分类器与弱分类器之间的关系,从样本选取角度出发,根据检测率、漏检率与错检率三个指标,改进样本选取,提出一种快速人脸检测方法,该方法分为训练和检测两部分,主要通过对训练样本的比例优化和检测窗口的合并来实现。实验结果表明,该方法检测性能上比传统方法有更好的检测效果。 展开更多

关键词 人脸检测 adaboosted-cascade算法 样本选取 cascaded分类器

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